Elektrik makinalarının geliştirilmiş sezgisel algoritma ile tasarımı
Design of electric machines with an improved heuristic algorithm
- Tez No: 934496
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ, DOÇ. DR. ADEM DALCALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Sabit mıknatıslı senkron motorlar (SMSM), yüksek verimlilikleri, güçlü tork ve güç yoğunlukları ile kompakt tasarımları sayesinde günümüzde en çok tercih edilen elektrik makinalarından birisidir. Ancak, SMSM'nin enerji verimliğinin arttırılması, çıkış gücünün maksimum olması, vuruntu torku ve motor ağırlığının azaltılması gibi durumlar için motor yapısının optimize edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada 15 kW gücünde SMSM'nin optimal tasarımı için gerekli parametrelerin optimal değerlerinin bulunması hedeflenmiştir. Bu amaç için geliştirilmiş yeni bir optimizasyon algoritması önerilmiştir. Önerilen bu algoritma, bulanık mantık tabanlı (fuzzy) uygunluk mesafe dengesi tasarımının Gradyan Tabanlı Optimizasyon (GBO) algoritmasına uygulanmasıdır. Geliştirilen algoritma ve literatürde etkili sonuçlara sahip olan çeşitli optimizasyon algoritmaları SMSM'nin kutup kucaklaması (Embrace), Ofset, çarpıklık (Skew), mıknatıs kalınlığı ve Stator oluk alt genişliği Bs1'in optimal değerlerini bulmak amacıyla belirlenen amaç fonksiyonu için test edilmiştir. Önerilen fFDBGBO algoritmasının GBO algoritmasına kıyasla verimliliği %0,2979 oranında artırdığı görülmektedir. Başlangıç tasarımı ile karşılaştırıldığında, fFDBGBO algoritması ile elde edilen motor tasarımında verim %91.7788'ten %93.0366'ya çıkarılarak önemli bir artış sağlanmış, mıknatıs ağılığı 2,14837 kg'dan 2,09475 kg'a düşürülmüş ancak motor toplam ağırlığı 53,2286 kg'dan 54,0436 kg'a yükselmiştir. Bu sonuçlar, fFDBGBO algoritmasının motor tasarımında verimliliği artırırken ağırlık ve doluluk faktörü gibi kritik parametreleri sınır değerler içinde tutarak optimize ettiğini göstermektedir. Optimizasyon algoritmalarında fitness değerinin sıfıra yakınsaması istenmektedir. Bu çalışmada fitness değeri 0.0699248 ile önerilen algoritmada en iyi değere sahiptir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın rakip algoritmalara kıyasla daha etkili olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM) are one of the most preferred electrical machines due to their superior features such as high efficiency, high power-torque density and compact structure. However, the motor structure needs to be optimized for situations such as increasing the energy efficiency of the PMSM, be maximum the output power, reducing the cogging torque and motor weight. In this study, it is aimed to find the optimal values of the parameters required for the optimal design of 15 kW PMSM. For this purpose, a new optimization algorithm is proposed. This proposed algorithm is an application of the fuzzy logic-based fitness distance balance design to the gradient-based optimization algorithm (GBO). The developed algorithm and various optimization algorithms with effective results in the literature were tested for the fitness function determined to find the optimal values of Embrace, Offset, Skew, Magnet Thickness and Stator slot bottom width Bs1 of PMSM. It is seen that the proposed fFDBGBO algorithm increases the efficiency by 0.2979% compared to the GBO algorithm. Compared to the initial design, the fFDBGBO motor design provides a significant increase in efficiency from 91.7788% to 93.0366%, the magnet weight is reduced from 2.14837 kg to 2.09475 kg, but the total motor weight increases from 53.2286 kg to 54.0436 kg.These results show that the fFDBGBO algorithm optimizes critical parameters such as weight and fill factor by keeping them within the limit values while increasing efficiency in motor design. In optimization algorithms, it is desired that the fitness value converges to zero. In this study, the fitness value has the best value in the proposed algorithm with 0.0699248. The results obtained show that the proposed algorithm is more effective compared to competing algorithms.
Benzer Tezler
- Condition monitoring and fault detection for induction motors by spectral trending and stationary wavelet analysis
Spektral trend ve durağan dalgacık dönüşümü yardımıyla durum izleme ve arıza tanısı
DUYGU BAYRAM
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Design and analysis of interior permanent magnet machines equipped with novel semi-overlapping windings for electric vehicle applications
Elektrikli araç uygulamaları için yeni yarı kesişen sargılarla donanımlı gömülü kalıcı mıknatıslı makinaların tasarımı ve analizi
TAYFUN GÜNDOĞDU
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVEN KÖMÜRGÖZ KIRIŞ
- Investigation of hybrid permanent magnet rotor topology
Hibrit kalıcı mıknatıslı rotor topolojisinin incelenmesi
OĞUZ KORMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜVEN KÖMÜRGÖZ KIRIŞ
- Hidroelektrik generatör tasarımında optimizasyon teknikleri
Optimization techniques in design of hydroelectric generator
İSMAİL TOPALOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiTeknik Eğitim Bölümü
PROF. DR. OSMAN GÜRDAL
- 200 amper, yüksek frekans anahtarlamalı, DA ve AA/DA kaynak makinalarının geliştirilmesi
Implementation of 200 ampere, high frequency switching DC and AC/DC arc welding machines
ARZU KOPARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR AYDEMİR